乳牛個体間の社会的順位による発情発見アルゴリズムの開発

• 研究課題/領域番号: 18H03294
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 東京理科大学
• 研究代表者: 大和田 勇人 東京理科大学, 理工学部経営工学科, 教授 (30203954)
• 研究分担者: 堂腰 顕 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 酪農試験場, 研究主幹 (40506606) ; 窪 友瑛 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部 酪農試験場, 研究職員 (50825338) ; 大島 一郎 鹿児島大学, 農水産獣医学域農学系, 准教授 (60465466) ; 鍋西 久 北里大学, 獣医学部, 准教授 (90575151) ; 古山 敬祐 地方独立行政法人北海道立総合研究機構, 農業研究本部酪農試験場, 研究職員 (50611026)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2020年度)
• 配分額: 15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円); 2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円); 2018年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
• キーワード: 機械学習 / 帰納学習 / 乳牛 / 繁殖 / 視覚化 / 発情発見

研究成果の概要

本研究では，乳牛個体間の社会的順位による発情発見アルゴリズムの開発のため，監視カメラ映像から牛群内の社会的順位を自動で推定するモデルを作成した．作成した個体識別用のデータセットから深層学習手法の高速物体検出モデルであるyolov5によって学習を行った結果，個体識別率は約95%となった．また，行動分類の時間計測から個体の特徴を考察し，飼槽優先法よる順位と本研究での順位を比較すると8頭中7頭の順位が一致する結果となった．さらに、映像内の個体間距離が小さい個体同士は順位が近いことを示唆していた．このことから，映像から社会的順位を推定し，各個体を追跡することで発情発見が可能になった．

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究成果では，センサデバイスを使用せず監視カメラ映像のみで牛群内の社会的順位を推定することが可能となったが，その手法として深層学習の一般モデルであるyolov5を利用したことが特徴的である．これは，汎用的なモデルでも高性能に牛群の個体識別・追跡が可能であることを示した．更に，高速推論モデルの利用によりリアルタイム監視システムが可能となり，発情発見後の即時対応が可能となる．これらにより，ICT技術の生物学への適応と酪農経営における省力化に貢献していると考えられる．